如何使用OpenCV的remap功能？ - 腾讯云开发者社区

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opencv remap matlab,如何使用OpenCV的remap函数？

remap()没有做的是获取源图像的坐标，变换点，然后插值。remap()所做的是，对于目的地图像中的每个像素，查找它来自源图像中的位置，然后分配一个插值值。...这就是remap()以这种方式工作的基本原因；它需要知道像素从哪里来，以便它可以看到要插值的相邻像素。...完整用例示例下面是一个完整的代码示例，使用地面真值单应，手动扭曲像素位置，然后使用remap()从转换点映射图像。注意，这里我的单应式将true_dst转换为src。...因此，我建立了一个任意多个点的集合，然后通过用单应变换计算这些点在源图像中的位置。然后使用remap()查找源图像中的这些点，并将它们映射到目标图像中。...dst = cv2.remap(src, map_x, map_y, cv2.INTER_LINEAR) blended = cv2.addWeighted(true_dst, 0.5, dst, 0.5

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opencv光流预测和remap重映射函数使用

今天主要介绍opencv中计算光流接口cv2.calcOpticalFlowFarneback的使用，以及如果已知当前帧和预测光流，我们如何通过重映射cv2.remap得到预测图像的方法。...cv2.calcOpticalFlowFarneback函数 cv2.calcOpticalFlowFarneback是opencv中使用Gunnar Farneback算法计算稠密光流的函数。...，该参数一般设置为pyrScale=0.5，表示图像金字塔上一层是下一层的2倍降采样 levels：图像金字塔的层数，levels = 1意味着不会创建额外的图层，只会使用原始图像。...这里需要使用remap重映射函数。...cv2.remap函数 cv2.remap是opencv的重映射函数 cv2.remap(src, map1, map2, interpolation, borderMode, borderValue

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OpenCV-Python实战(2) —— 使用OpenCV的绘图功能创建OpenCV的徽标

需求分析使用OpenCV中可用的绘图功能创建OpenCV的徽标；目标图像及目标图像的宽高；测量绘制的目标的外径和内径；测量绘制的目标的颜色；计算绘制的目标的圆心；绘制目标的文字；将原图和绘制图像放到一起对比...代码实现目标图像及目标图像的宽高；复制一个opencv-logo矩阵；使用Photoshop测量外径和内径；使用Photoshop测量各个圆的颜色；计算各个绘制圆的圆心；分别绘制三个圆，使用同心圆去掉中间部分...，使用椭圆实现圆弧缺口；绘制 OpenCV 的文字；将原图和自绘图放入一张图片进行对比。.../images/opencv-logo-white.png") h,w,c = logo.shape # 复制一个opencv-logo矩阵，赋值白色 img = np.zeros_like...min_r = int(min_d / 2) # 使用Photoshop测量各个圆的颜色 color_red = (68,42,255) color_green = (103,218,139

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opencv实现imfill_使用opencv实现matlab中的imfill填充孔洞功能

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君使用opencv实现matlab中的imfill填充孔洞功能，整体思路如下： 1. 首先给原始图像四周加一圈全0，并保存为另一幅图像 2....使用floodFill函数给新图像进行填充，种子点设置为Point(0, 0)，填充颜色为全白。...因为原始图像四周加了一圈0，因此使用floodFill填充之后，整个图像除了原始图像中内部的点是黑色之外其他地方全是白色。 3. 将填充之后的图像颜色反转，再剪裁成原始图像大小。...代码如下： /** \brief 填充二值图像孔洞 \param srcimage [in] 输入具有孔洞的二值图像 \param dstimage [out] 输出填充孔洞的二值图像 \return...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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如何使用 OpenCV 实现图像均衡？

执行步骤在本文中，我们将通过使用openCV库以及使用justNumPy和从头开始实现此方法Matplotlib。尽管我们想不使用来做NumPy，但要花很多时间才能计算出来。 ?...用库实现代码为了均衡，我们可以简单地使用equalizeHist()库中可用的方法cv2。 1.读入图像时RGB。根据颜色组合分离像素。我们可以使用split()库中可用的方法cv2。...实现代码为此，我们正在使用NumPy所有矩阵运算。同样，我们可以使用for循环来执行此操作，但是它将花费更多的时间进行计算。即使在这里，我们也有两个方面： 1.读入图像时RGB。...我们可以使用NumPy操作将其切细。对每个矩阵应用均衡方法。将均衡的图像矩阵与dstack(tup=())库中可用的方法合并在一起NumPy。 2.读入图像时gray_scale。...让我们编写另一个函数，该函数为RGB图像和gray_scale使用上述功能的图像计算均衡。

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如何使用 OpenCV Python 检测颜色

在这篇文章中，我们将看到如何使用 Python 中的 OpenCV 模块检测颜色，进入这个领域的第一步就是安装下面提到的模块。...读取图像并使用 OpenCV 模块中的 cvtColor() 函数将BGR图像转换为 HSV (色调、饱和度、值) 图像，现在，选择我们想要检测的颜色，并使用如下所示的HSV颜色贴图获得较低和较高的...在 OpenCV 中，色调的值从0到180，饱和度的值从0到255。因此，OpenCV 使用的 HSV 值范围在 (0–180, 0–255, 0–255) 之间。...使用 HSV 值，我们需要使用 OpenCV 模块中的 inRange() 函数找到掩码并将其分配给变量（掩码）。...Detected_img 将是程序的最终输出，并使用 OpenCV 模块中的 imshow()函数显示。在我们的例子中，我们将检测输入图像的红色和绿色，下面的代码将只检测红色和绿色。

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python使用opencv如何保存图片_OpenCV Python 保存图片

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。本示例使用的OpenCV版本是：4.1.1 运行Python的编辑器：Jupyter notebook 示例目的通过无损和有损的方式进行图片保存。...实现代码 1，加载图片 import cv2 # 加载OpenCV img = cv2.imread(“dashen.jpeg”) # 读取/加载图片 2，把图片保存为PNG格式使用无损的方式保存成...我们在cv.imwrite()的第三个参数中设置了PNG的编码方式保存图片，并设置了0值，此值在PNG格式中取值范围是0-9，0就是无损，9就是最高程度的压缩。...dashen_compressed.png”) # 读取/加载图片 assert img_png.all() == img.all() # 对比两个图像数据是否一样，如果不一样就会出错 2，把图片保存为JPEG格式使用压缩的方法保存为...https://docs.opencv.org/4.1.1/d4/da8/group__imgcodecs.html#ga292d81be8d76901bff7988d18d2b42ac 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献

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如何在OpenCV中使用YOLO

今天，我们将研究如何在OpenCV框架中使用YOLO。YOLO于2016年问世，用于多目标检测，它与OpenCV框架兼容，但我们需要下载“ yolov3.weights”和“yolov3.cfg”。...第一步将是导入模型并读取包含图像标签的“coco.names”并获取输出层。下一步是读取输入图像，并创建Blob从输入图像中提取特征。...图像的输入尺寸为416 * 416，（0,0,0）表示图像的色彩空间。我们将遍历该blob并找出已检测到的对象。但是在此之前，我们必须将blob馈给yolo算法并从输出层提取其特征。...才外，我们还对置信度预测超过50％的对象感兴趣。挑战在于分离算法检测到的冗余对象。最后，我们可以创建一个边界框并显示图像。希望本文对大家理解我们如何在OpenCV框架中使用YOLO有所帮助。

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使用numpy和opencv实现文档图像的去水印功能

在做文档图像的OCR时，经常会遇到水印的问题，会导致文字检测与识别很容易出错，因此，去水印的功能非常有必要。我们在实现去水印的过程中，经历了几个版本，今天做一个回顾： 1....V3版本：使用numpy和opencv来优化时间效率 ---- 说到优化执行速度，很自然的想法就是使用numpy和opencv的内置函数来替代循环，那自然效率就能起来。但是要怎么做呢？...np和opencv并没有单独这样的函数，我们该怎么实现呢？在神经网络里，卷积运算就能实现类似的功能，而且opencv也可以进行相应的卷积计算，这是大方向。...因此，我们可以将V2版本的算法分拆成三个步骤：计算每个像素点是否为黑点; 使用卷积核计算每个像素点周围黑点的数量；将原图中黑点数量为0的像素点的像素值设置为255....，实际运行比直接使用循环快1到2个数量级，一页图像在百毫秒的级别。

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你知道卷积是如何发挥作用的吗？使用opencv4 解剖卷积功能

我们为什么要使用它们？我们如何应用它们？卷积在深度学习中的作用？什么是图像卷积？ “卷积”一词这个词一听，就把人吓跑了，好像数学中的复杂术语，但实际上并非如此。...要了解有关卷积的更多信息，为什么使用卷积，如何应用卷积以及卷积在深度学习+图像分类中的总体作用，请继续往下读。这样想吧-图像只是多维矩阵。...卷积只是内核与输入图像的内核所覆盖的邻域之间元素级矩阵乘法的总和。我们如何使用python和opencv实现卷积？...但是，在使用卷积时，我们经常会超出此范围。为了带来我们输出图片返回到[0，255]范围内，我们将使用rescale_intensity scikit-image的功能（第41行）。...使用OpenCV和Python进行卷积的示例在此图像中，您将看到一杯啤酒和三个3D打印的神奇宝贝：图6：我们将要应用卷积的示例图像。

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如何使用PyTorch的量化功能？

但是，type从key 换为 value，那这个新的 type 如何实例化呢？更重要的是，实例化新的 type 一定是要用之前的权重参数的呀。...有的人会说了，我要 fuse的module 被 Sequential 封装起来了，如何传参？...而 QAT 则不一样，是指在训练过程中就开启了量化功能。 QAT 需要五部曲，说到这里，你可能想到了静态量化，那不妨对比着来看。 1....总结那么如何更方便的在你的代码中使用 PyTorch 的量化功能呢？...），我们只需要简单的打开几个开关就可以使用上述的三种量化功能。

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如何使用OpenCV RTMP直播推流

前提安装Python环境、安装OpenCV、安装安装FFmpeg并添加到系统环境变量代码 # 需先自行安装FFmpeg，并添加环境变量 import cv2 import subprocess...RTMP是一种设计用来进行实时数据通信的网络协议，主要用来在Flash/AIR平台和支持RTMP协议的流媒体/交互服务器之间进行音视频和数据通信。...支持该协议的软件包括Adobe Media Server/Ultrant Media Server/red5等。RTMP与HTTP一样，都属于TCP/IP四层模型的应用层。树莓派是什么？...Raspberry Pi(中文名为“树莓派”,简写为RPi，(或者RasPi / RPI)是为学习计算机编程教育而设计)，只有信用卡大小的微型电脑，其系统基于Linux。...随着Windows 10 IoT的发布，我们也将可以用上运行Windows的树莓派。

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OpenCV 叠加应用 remap

OpenCV 的 remap 函数用于计算原始矩阵的差值版本，当需要将多次映射时需要多次使用 remap 函数，本文记录将多次 remap 合并的方法。...背景考虑对图像做畸变校正的背景应用，对于一幅带有畸变的图像 I，使用 OpenCV 的传统畸变校正流程后得到了畸变过程在 X, Y 方向上的两个畸变校正映射矩阵 map_x, map_y；但是可能这个畸变校正的结果仍然没有达到精度要求...(img, new_map_x, new_map_y, cv2.INTER_LINEAR) frame2 = cv2.remap(img.astype('float32'), map_x_opencv..., map_y_opencv, cv2.INTER_LINEAR) frame2 = cv2.remap(frame2, map_x, map_y, cv2.INTER_LINEAR) frame2...文章链接： https://www.zywvvd.com/notes/study/image-processing/opencv/double-remap/double-remap/

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如何使用 Claude Code 的每个功能

作为 Claude Code 的深度用户，看到这篇文章《How I Use Every Claude Code Feature》觉得非常好，他详细介绍了Claude Code中很多高级功能的作用以及使用技巧...CLAUDE.md 想高效使用 Claude Code，仓库根目录的 CLAUDE.md 是最重要的文件。它是代理的“宪法”，也是理解仓库运作方式的首要依据。如何维护这个文件要看场景。...Compact、Context 与 Clear 建议在编码过程中至少运行一次 /context，观察你的 20 万 Token 上下文窗口是如何被使用的（即使是 Sonnet‑1M，我也不太相信它能持续高效利用完整上下文...你在规定它必须如何委派——而这本应由代理自己决定。我更倾向使用 Claude 的内置 Task(...)，即克隆“通用代理”本身。...它用于在开始前与 Claude 对齐：既明确“如何实现”，也定义必须停下来的“检查点”。经常使用会帮助你形成直觉，弄清实现好方案所需的最小上下文，避免 Claude 把实现环节搞砸。

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如何使用nxshell终端的搜索功能

打开nxshell客户端，在右边目录树中选择要登录的腾讯云ECS服务器，点击登录ECS。...image.png 在shell视图中，双击鼠标选择要搜索的内容，在点击鼠标右键，出现对话框选择“搜索”菜单即可打开系统默认浏览器通过bing.com搜索引擎进行内容搜索。

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OpenCV 几何变换-图像镜像

图像镜像是图像基本的几何变换之一，实现起来也很简单，先贴上源码： #include opencv/highgui.h> #include #include opencv2/...OpenCV中的remap()函数，其原型如下： CV_EXPORTS_W void remap( InputArray src, OutputArray dst, InputArray map1,...第七个参数：const Scalar&类型的borderValue，当有常数边界时使用的值，其有默认值Scalar( )，即默认值为0。...所以，到底实现怎样的镜像或者是重映射就是由map1和map2两个矩阵决定的了，我们回到上面的代码中具体看下如何实现： for( int i = 0; i 的一点是：OpenCV中图像的行列式标号是从0开始的，所以，要(SrcImage.rows - i-1)，不然镜像后的图像会有黑边的。

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OpenCV-Python实战(3) —— OpenCV的绘图功能实现【小游戏2048】

实现思路通过二位列表，确定每个数字所在的位置；通过字典的引用变量，直接改变字典中的数；将二维列表变成一维列表抽取随机位置；使用random产生随机的数字2或者4； OpenCV 的 cv.waitKey...self.cellw self.score = 0 self.is_game_over = False # 初始化格子 self.init_board() 4.1 将十六进制颜色转 OpenCV...的 BGR 颜色值 # 将16进制颜色转成opencv可以使用BGR颜色值 def Hex_to_BGR(hex): hex = hex[1:] r = int(hex[0:2],16)...OpenCV-Python 实现UI界面 # 初始化canvas，绘制 def render(self): self.game2048 = np.zeros((400,400,3),np.uint8..."] == item["num"]: return else: return self.is_game_over = True # 将16进制颜色转成opencv

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OpenCV中OpenMP的使用

include "highgui.h" #include #include #include #pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib...") #pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_imgproc2410d.lib...以上都是准备一些窗口和图形基本数据 */ int tekrar=100;//运行次数 int thresh=30; double start, end,t1, t2; /* 计算没有使用...;//计算运行时间，以毫秒为单位 printf( "Run time without OpenMP = %g ms\n", t1 ); /* 计算使用了OpenMP优化的时间 */ start...：从上面的分析结果可见，采用OpenMP并行所耗时间仅为串行的22.44%，节约近4.5倍的时间。

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如何使用redis实现附近人的功能

当两个元素相距不是很远，可以直接用勾股定理就能算出元素之间的距离，但是当我们的坐标是经纬度这种数据时，使用勾股定理就不容易计算了，那么如何计算两个经纬度之间的距离呢？如何筛选附近的人呢？...假如我们现在想要获取(x0,y0)坐标附近为r的元素，可以这样去查询： select id from pos where x0-r < x <x0+r and y0-r <y <y0+r 但是把所有数据全部放到数据库中...，肯定不是很好的解决方案，量大了就无法使用了。...业界比较通用的计算距离的方法是geohsh算法，刚好redis也支持这种算法 ?...redis如何支持在redis中，geo将二维经纬度使用52位的整数进行编码，然后放入zset集合中，zset的value是key,scroe存储的是52位的整数值，然后通过score排序，算出附近的人

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OpenCV4中如何使用Mask RCNN网络

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我详解mask-rcnn网络模型在OpenCV DNN调用的技术细节 Mask-RCNN架构 Mask-RCNN可以看成是在Faster-RCNN的基础上多出一个分支实现的实例分割网络二值化...在分离出mask全卷积分支网络的时候有两种分支网络卷积架构可以使用，显示如下： ? 头部分别是ResNet C4与FPN作为基础网络部分。...DNN模型可使用的描述文件，只有生成了描述文件之后才可以在OpenCV4 DNN模块中导入mask-rcnn模型，描述文件生成详细步骤与说明参见之前的文章：干货 | tensorflow模型导出与OpenCV...，得分大于0.5表示对象像素小于0.5表示非对象像素模型调用 OpenCV4 DNN模型支持tensorflow对象检测框架模型的加载与推理使用，可以实现自定义的对象检测与实例分割模型迁移学习训练...预训练COCO数据模型使用： ? ROI区域的mask结果如下： ? 使用自定义数据，实现指针检测与实例分割得到的效果如下： ?

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